AIOps包括使用AI和ML技術以及大數據、數據集成和自動化技術，以幫助IT操作更智能、更具預測性。

人工智能用于IT操作（AIOps）涉及使用人工智能和機器學習技術以及大數據、數據集成和自動化技術，以幫助IT操作更智能和更具預測性。人工智能操作通過機器驅動的決策來補充人工操作。

AIOps解決方案的類型

在高層次上，AIOps解決方案分為兩個領域：領域中心和領域不可知，正如Gartner所定義的那樣。以域為中心的解決方案將aiop應用于特定域，如網絡監視、日志監視、應用程序監視或日志收集。你會經常看到監控供應商聲稱AIOps，但他們主要是領域不可知的，將AI的力量帶到他們管理的領域。領域無關解決方案的操作范圍更廣，跨領域、監控、日志、云計算、基礎設施等工作，它們從所有領域/工具獲取數據，并從這些數據中學習，以更準確地建立模式和推斷。

數據質量和完整性

AIOps的成功取決于您提供給解決方案的數據的質量和完整性，數據越完整，它就越能從模式中學習并提供推論。如果您有IT性能可見性差距，首先建議使用現代的監視或可觀察性解決方案來填補這些差距。

數據豐富

AIOps解決方案還必須了解應用程序服務和資產之間的相互關系，以便在出現警報或事件時，該工具可以考慮這些關系，從而更準確地驅動相關性或根本原因推斷。大多數實現都依賴于手動或外部數據來將這些數據提供給aiop，隨著時間的推移，aiop的實現和維護變得越來越麻煩和昂貴。

一些現代的AIOps工具（比如CloudFabrix）非常善于自己發現和建立其應用程序/服務上下文拓撲，還可以選擇與CMDB或IT資產管理系統（ITAM）集成，將這些工具用于種子上下文或自動定期數據饋送。

10大常見AIOps用例

可以通過AIOP解決的一些常見用例或問題領域包括：

1.根據異常情況或與正常行為的偏差識別問題。

2.預測某個度量的值，以防止停機或提高操作準備度。

3.基于癥狀或文本描述對警報、事件或日志進行分組或聚類。

4.基于拓撲或警報屬性的相關警報分組。

5.基于多個傳感器或遙測數據導出應用程序或服務器運行狀況。

6.識別相關的時間序列指標或癥狀，以便更快地推斷根本原因。

7.發現類似事件，加快事件解決。

8.命名實體識別，豐富事件內容，加快事件處理速度。

9.根據事件屬性預測事件分配組。

10.使用自然語言處理的事件分類也可以使用OpenAI/GPT-3等外部服務。

AIOps目標和主要優勢

AIOps的最終目標是實現IT轉型、智能化和預測性操作。利用AIOps工具，IT部門可以獲得統一的事件智能，減少IT數據中的噪音并消除工作負擔，減少IT票證數量，更快地解決IT問題，在客戶受到影響之前預測/防止停機，自動化根本原因分析，加速事件或問題解決，提高IT生產效率，并降低總體擁有成本。
編輯：lyn